package 每日一题;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;

public class No703数据流中的第K大元素 {

    /**
     * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
     * 请实现 KthLargest 类：
     * KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
     * int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
     *
     * 示例：
     * 输入：
     * ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
     * [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
     * 输出：
     * [null, 4, 5, 5, 8, 8]
     * 解释：
     * KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
     * kthLargest.add(3);   // return 4
     * kthLargest.add(5);   // return 5
     * kthLargest.add(10);  // return 5
     * kthLargest.add(9);   // return 8
     * kthLargest.add(4);   // return 8
     * 提示：
     * 1 <= k <= 104
     * 0 <= nums.length <= 104
     * -104 <= nums[i] <= 104
     * -104 <= val <= 104
     * 最多调用 add 方法 104 次
     * 题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素
     */

    class KthLargest {

        //最小堆
        private PriorityQueue<Integer> dump=new PriorityQueue<>();
        private int k;

        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            this.k=k;
            for (int num : nums) {
                dump.add(num);
            }
            while (dump.size()>k){
                dump.poll();
            }
        }

        public int add(int val) {
            if(dump.size()<k||val>dump.peek()){
                if(dump.size()>k) {
                    dump.poll();
                }
                dump.add(val);
            }
            return dump.peek();
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
    }

}
